Curtailed T‐cell activation curbs effector differentiation and generates CD8<sup>+</sup> T cells with a naturally‐occurring memory stem cell phenotype
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Human T memory stem (TSCM) cells with superior persistence capacity and effector functions are emerging as important players in the maintenance of long‐lived T‐cell memory and are thus considered an attractive population to be used in adoptive transfer‐based immunotherapy of cancer. However, the molecular signals regulating their generation remain poorly defined. Here we show that curtailed T‐cell receptor stimulation curbs human effector CD8+ T‐cell differentiation and allows the generation of CD45RO–CD45RA+CCR7+CD27+CD95+ ‐phenotype cells from highly purified naïve T‐cell precursors, resembling naturally‐occurring human TSCM. These cells proliferate extensively in vitro and in vivo, express low amounts of effector‐associated genes and transcription factors and undergo considerable self‐renewal in response to IL‐15 while retaining effector differentiation potential. Such a phenotype is associated with a lower number of mitochondria compared to highly‐activated effector T cells committed to terminal differentiation. These results shed light on the molecular signals that are required to generate long‐lived memory T cells with potential application in adoptive cell transfer immunotherapy.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».